Guida Siman

GUIDA RAPIDA PER SIMAN

Corso di Gestione della Produzione Industriale per Ingegneria Gestionale

Gli elementi di una simulazione sono: entità, attributi, variabili, risorse, code. Le entità sono i ʺplayersʺ che

circolano allʹinterno del sistema, modificano il loro status, influenzano e sono influenzate da altre entità, e Pagina | 1

solitamente rappresentano oggetti reali (ad esempio dei documenti che circolano all’interno di un ufficio). Gli

attributi rappresentano le caratteristiche delle entità, ovvero le descrivono e le differenziano (ad esempio

“documento archiviato” o “non archiviato”). Tutte le entità dello stesso tipo hanno gli stessi attributi, ma

naturalmente con valori diversi. Le variabili riflettono una caratteristica del sistema indipendentemente dalle

entità che circolano; esse sono dunque “globali”, riferendosi al modello più che alla singola entità. Le risorse

sono invece gli oggetti “richiesti” dalle entità, ovvero impiegati, equipaggiamenti, spazi, etc (continuando

l’esempio precedente, una risorsa potrebbe essere l’impiegato che archivia il documento). Nei modelli di

simulazione si dice che le entità utilizzano le risorse e le rilasciano. Dunque le risorse possono essere allocate

alle entità, ma non viceversa. Le code rappresentano il luogo in cui le entità attendono quando non possono

muoversi; esse hanno un proprio nome, solitamente legato a quello della risorsa a cui sono collegate (e.g. una

pila di documenti in attesa di essere archiviati dall’impiegato). Inoltre una coda può avere capacità finita, per

modellare spazi limitati (naturalmente in questi casi bisogna modellare cosa succede quando un’entità

dovrebbe entrare in una coda piena).

Le tecniche di simulazione ad eventi discreti si basano su modelli che permettano di costruire il calendario degli

eventi di un sistema durante un tempo di osservazione, attraverso linguaggi

di simulazione. In una simulazione ad eventi discreti i cambiamenti

avvengono solo in precisi istanti di tempo, e sono in numero finito (per questo

si dice appunto ad eventi discreti). Dal calendario degli eventi ricostruiamo la

storia del funzionamento del sistema, da cui valutiamo gli indici di

prestazione produttiva.

Questo tipo di simulazione è composto da 5 passi fissi:

1. Identificazione degli eventi che cambiano lo stato del sistema.

2. Definizione dei cambiamenti dello stato del sistema per ogni tipo di

evento.

3. Tenere a mente l’orologio della simulazione (il tempo) e il futuro

calendario degli eventi.

4. Saltare da un evento ad un altro, cambiare lo stato, guardare le statistiche

e aggiornare il calendario degli eventi.

5. Definire le regole per l’evento simulation end.

Le parti che confluiscono nel sistema si chiamano entità, oggetti astratti

assimilabili a ciò che vogliamo. Le entità posseggono certi attributi (per

fornire altri esempi, questi possono anche essere tempi di

servizio/processamento) per identificare ed osservare la parte durante la

simulazione. Il funzionamento del sistema viene descritto con variabili. Il

modello utilizzato è il SIMAN (SIMulation ANalysis), le cui istruzioni

permettono di isolare delle attività elementari del sistema produttivo. Tali

funzioni elementari in SIMAN sono descritte da blocchi, assemblati in diverso

modo e scelti. Per studiare un sistema necessitiamo di una sorgente che crei

le entità, che si identifica con il blocco CREATE. Tale blocco è di tipo operation,

e per creare le entità gli operandi sono il numero di parti in lotti NB. In un

sistema produttivo semplice, ad esempio, gli operandi NB valgono 1, cioè si

crea una sola entità per volta (in figura a destra vediamo i blocchi del SIMAN).

L’intervallo di osservazione è definito attraverso l’istante TF da cui parte la

creazione dell’entità (ad esempio l’istante 0), dal Time Between Creation TBC

Claudio Scimeca – Riccardo Scimeca

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(cioè ogni quanto si crea un’entità, supponiamo 10min) e dal massimo numero di entità da creare MC

(supponiamo 100). L’istruzione per i dati supposti sarà “CREATE 1, 0:10, 100”. Una risorsa di capacità unitaria

in SIMAN è modellata attraverso una sequenza di blocchi, ovvero SEIZE attraverso la quale un’entità può

prenderne il controllo, DELAY che costituisce la parte in cui una entità viene lavorata per un tempo pari al

suo tempo di servizio (o sta in attesa nella coda), e RELEASE, con la quale l’entità viene rilasciata rendendo

libera la risorsa. Dopo l’ultimo blocco deve essere inviato un segnale per avvisare che la risorsa è libera e il Pagina | 2

blocco SEIZE può accogliere una nuova entità. Ad ogni risorsa sarà associata una coda con entità diverse da

gestire separatamente. Le istruzioni del System Model per un sistema con una entità con tempo di servizio pari

a 7 ed una risorsa saranno:

CREATE 1, 0:10, 100; QUEQUE, 1; SEIZE, risorsa; DELAY, 7; RELEASE, risorsa; COUNT 1,1 DISPOSE;

Il contatore 1 conta incrementando di 1 ogni volta che entra un’entità, che viene poi distrutta con DISPOSE.

Oltre il System Model si utilizza un altro file: l’Experimental Frame. Gli operandi di questo sono:

PROJECT nome prog, analista, data; DISCRETE max num unità, max num attributi per unità, code;

COUNTERS 1, nome contatore, 100; RESOURCE num risorsa, nome risorsa, capacità; TRACE;

L’ultima istruzione serve per la stampa del calendario degli eventi nel sistema al trascorrere del tempo.

L’andamento nel tempo del contatore fornisce il

valore della produzione cumulata, con la quale

calcoliamo X. Per calcolare TA bisogna valutare

il tempo di ingresso e di uscita dell’entità.

Andremo ad inserire nel System Model il blocco

ASSIGN: A(1)=TNOW dopo CREATE, e il blocco

TALLY 1, INT(1) dopo COUNT. Con il primo

assegniamo il tempo di ingresso identificandolo

con il valore dell’orologio del simulatore, mentre

con il secondo blocco registriamo nel campo 1 il

valore INT(1) che corrisponde al nuovo valore

TNOW sottratto di A(1), ottenendo così TA.

Nell’Experimental Frame TALLY viene associato

con l’istruzione “TALLIES, 1, TATTRA” dove

TATTRA restituisce il tempo di attraversamento.

Le variabili SIMAN DISCRETE CHANGE

VARIABLES indicano quando le risorse sono

occupate e modellizzano i coefficienti di

prestazione. Per esempio si può inserire

nell’Experimental Frame l’istruzione “DSTATS:

1, NR(1), UTMAC, 2, NQ(1), CODAMAC;”. In

questo modo inseriremo una funzione di stato 1,

che vale 0 se la macchina è libera e 1 se occupata,

NR(1) conta il numero di unità impegnate nella

risorsa e UTMAC dà come risultato il coefficiente

di utilizzazione medio della risorsa di nome

MAC (fornisce anche il valore max, min e la

deviazione standard). Inoltre inseriremo una

funzione di stato 2 che vale 0 se non ci sono entità

in attesa e 1 altrimenti, NQ(1) conta le code e

il grado di congestione sarà dato da

Q(1)=NR(1)+NQ(1). Se abbiamo due parti ed

una risorsa dobbiamo utilizzare due CREATE,

una per ciascun tipo di parte, in cui

assegniamo prima la tipologia della parte, poi

il tempo d’ingresso e il tempo di servizio. Un

esempio potrebbero essere queste istruzioni:

Claudio Scimeca – Riccardo Scimeca